Datenanalyse Rechner – Schnell B7

Optimierte Pipelines für schnelle Datenanalysen, KI-gestützte Modelle und effiziente Rechen-Workflows für Edge- und On-Prem-Umgebungen.

Schnell, präzise, skalierbar

Der Schnell B7 Rechner wurde für datenintensive Auswertungen entwickelt: niedrige Latenz bei Multiplikations- und Aggregationsaufgaben, optimierte I/O-Pfade und KI-gestützte Vorverarbeitung.

  • Edge-Integration und lokale Inferenz
  • Batch- und Stream-Analyse in einer Plattform
  • Skalierung auf Multi-Core-Cluster
Schnelle Datenanalyse

Hardware-optimierte Architektur des Schnell B7 mit Wärmeabfuhr, kompaktem Design und Netzwerk-Priorisierung.

Technische Highlights

KI-Vorverarbeitung

On-device Modelle zur Rauschunterdrückung, Feature-Engineering und Anomalie-Erkennung vor der Aggregation.

Parallele Multiplikation

Hochoptimierte Vektor- und Matrixoperationen für schnelle Multiplikationsaufgaben in Echtzeit.

Sichere Pipelines

Verschlüsselte Kanäle, rollenbasierte Zugriffe und Audit-Logs für industrielle Nutzung.

Performance-Benchmarks

Vergleich typischer Aufgabenläufe (durchschnittliche Latenz in ms).

Aufgabe Single-Core Multi-Core (4x) Edge B7
Matrix-Multiplikation 1024x1024 860 ms 230 ms 95 ms
Stream-Aggregation (1M/s) 1200 ms 320 ms 140 ms
On-Device Inferenz (ResNet-like) 430 ms 110 ms 48 ms
Messwerte abhängig von Datenformat und Netzwerkbedingungen; Ziel ist konsistente Produktionsleistung.

Häufig gestellte Fragen

Je nach Modell und Quantisierung liegen typische Latenzen zwischen 30–120 ms pro Inferenz bei Echtzeit-Workloads.

CSV, Parquet, Protobuf, JSON-Lines sowie Stream-Protokolle über gRPC und MQTT werden unterstützt.

Ja, Synchronisation und Backup in private Clouds sind möglich; lokale Verarbeitung bleibt priorisiert.

Testen Sie den Schnell B7

Vereinbaren Sie eine Demo oder eine technische Evaluation. Wir zeigen Integrationswege und Leistungsprofile für Ihre Daten.

Standort & Kontakt

newmarkt — Berlin Lab

Kastanienallee 85, Berlin, 10435

Tel: + (49) 1579 482-31-67

E-Mail: [email protected]